Comment puis-je écrire une à plusieurs requêtes dans Dapper.Net?

.net c# dapper

Question

J'ai écrit ce code pour projeter une relation un à plusieurs mais cela ne fonctionne pas:

using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
   connection.Open();

   IEnumerable<Store> stores = connection.Query<Store, IEnumerable<Employee>, Store>
                        (@"Select Stores.Id as StoreId, Stores.Name, 
                                  Employees.Id as EmployeeId, Employees.FirstName,
                                  Employees.LastName, Employees.StoreId 
                           from Store Stores 
                           INNER JOIN Employee Employees ON Stores.Id = Employees.StoreId",
                        (a, s) => { a.Employees = s; return a; }, 
                        splitOn: "EmployeeId");

   foreach (var store in stores)
   {
       Console.WriteLine(store.Name);
   }
}

Quelqu'un peut-il repérer l'erreur?

MODIFIER:

Ce sont mes entités:

public class Product
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public double Price { get; set; }
        public IList<Store> Stores { get; set; }

        public Product()
        {
            Stores = new List<Store>();
        }
    }

 public class Store
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public IEnumerable<Product> Products { get; set; }
        public IEnumerable<Employee> Employees { get; set; }

        public Store()
        {
            Products = new List<Product>();
            Employees = new List<Employee>();
        }
    }

MODIFIER:

Je change la requête pour:

            IEnumerable<Store> stores = connection.Query<Store, List<Employee>, Store>
                    (@"Select Stores.Id as StoreId ,Stores.Name,Employees.Id as EmployeeId,Employees.FirstName,
                            Employees.LastName,Employees.StoreId from Store Stores INNER JOIN Employee Employees 
                                ON Stores.Id = Employees.StoreId",
                    (a, s) => { a.Employees = s; return a; }, splitOn: "EmployeeId");

et je me débarrasse des exceptions! Cependant, les employés ne sont pas du tout mappés. Je ne suis toujours pas sûr du problème avec IEnumerable<Employee> dans la première requête.

Réponse acceptée

Cet article montre comment interroger une base de données SQL hautement normalisée et mapper le résultat dans un ensemble d'objets C # POCO hautement imbriqués.

Ingrédients:

  • 8 lignes de C #.
  • Un SQL relativement simple qui utilise des jointures.
  • Deux bibliothèques géniales.

L'idée qui m'a permis de résoudre ce problème est de séparer le MicroORM du mapping the result back to the POCO Entities . Ainsi, nous utilisons deux bibliothèques distinctes:

Essentiellement, nous utilisons Dapper pour interroger la base de données, puis nous utilisons Slapper.Automapper pour mapper le résultat directement dans nos POCO.

Avantages

  • La simplicité Ses moins de 8 lignes de code. Je trouve cela beaucoup plus facile à comprendre, à déboguer et à changer.
  • Moins de code . Slapper.Automapper doit gérer tout ce que vous lui lancez, même si nous avons un POCO imbriqué complexe (POCO contient List<MyClass1> qui contient à son tour List<MySubClass2> , etc.).
  • La vitesse Ces deux bibliothèques ont une optimisation et une mise en cache extraordinaires pour être exécutées presque aussi rapidement que les requêtes ADO.NET optimisées manuellement.
  • Séparation des préoccupations . Nous pouvons changer le MicroORM pour un autre, et le mappage fonctionne toujours, et vice-versa.
  • La flexibilité Slapper.Automapper gère des hiérarchies imbriquées arbitrairement, il ne se limite pas à quelques niveaux d'imbrication. Nous pouvons facilement faire des changements rapides et tout fonctionnera encore.
  • Le débogage Nous pouvons d'abord voir que la requête SQL fonctionne correctement, puis nous pouvons vérifier que le résultat de la requête SQL est correctement redirigé vers les entités POCO cibles.
  • Facilité de développement en SQL . Je trouve que la création de requêtes aplaties avec des inner joins pour retourner des résultats plats est beaucoup plus facile que la création de plusieurs instructions de sélection, avec l'assemblage du côté client.
  • Requêtes optimisées en SQL . Dans une base de données hautement normalisée, la création d'une requête à plat permet au moteur SQL d'appliquer des optimisations avancées à l'ensemble, ce qui ne serait normalement pas possible si de nombreuses petites requêtes individuelles étaient construites et exécutées.
  • Confiance Dapper est le back end de StackOverflow, et Randy Burden est un peu une superstar. Ai-je besoin d'en dire plus?
  • Vitesse de développement J'ai été capable de faire des requêtes extraordinairement complexes, avec de nombreux niveaux d'imbrication, et le temps de développement était assez faible.
  • Moins de bugs. Je l'ai écrit une fois, cela a fonctionné, et cette technique aide maintenant à alimenter une société FTSE. Il y avait si peu de code qu'il n'y avait pas de comportement inattendu.

Désavantages

  • Mise à l'échelle au-delà de 1 000 000 de lignes renvoyées. Fonctionne bien lors du retour de <100 000 lignes. Cependant, si nous ramenons> 1.000.000 lignes, afin de réduire le trafic entre nous et le serveur SQL, il ne faut pas l' aplatir à l' aide de inner join (qui ramène les doublons), nous devrions plutôt utiliser plusieurs select des déclarations et point tout retour ensemble du côté client (voir les autres réponses sur cette page).
  • Cette technique est orientée requête . Je n'ai pas utilisé cette technique pour écrire dans la base de données, mais je suis sûr que Dapper est plus que capable de le faire avec un travail supplémentaire, car StackOverflow utilise Dapper comme couche d'accès aux données (DAL).

Test de performance

Dans mes tests, Slapper.Automapper a ajouté une petite surcharge aux résultats renvoyés par Dapper, ce qui signifie qu'il était encore 10 fois plus rapide qu'Entity Framework, et que la combinaison est encore assez proche de la vitesse maximale théorique de SQL + C # .

Dans la plupart des cas pratiques, la plus grande partie de la surcharge se situerait dans une requête SQL moins qu'optimale, et non avec un mappage des résultats du côté C #.

Résultats des tests de performance

Nombre total d'itérations: 1000

  • Dapper by itself - Dapper by itself : 1.889 millisecondes par requête, en utilisant 3 lines of code to return the dynamic .
  • Dapper + Slapper.Automapper : 2.463 millisecondes par requête, en utilisant 3 lines of code for the query + mapping from dynamic to POCO Entities supplémentaires 3 lines of code for the query + mapping from dynamic to POCO Entities .

Exemple travaillé

Dans cet exemple, nous avons une liste de Contacts et chaque Contact peut avoir un ou plusieurs phone numbers .

Entités POCO

public class TestContact
{
    public int ContactID { get; set; }
    public string ContactName { get; set; }
    public List<TestPhone> TestPhones { get; set; }
}

public class TestPhone
{
    public int PhoneId { get; set; }
    public int ContactID { get; set; } // foreign key
    public string Number { get; set; }
}

Table SQL TestContact

entrer la description de l'image ici

Table de TestPhone SQL

Notez que cette table a une clé étrangère ContactID qui fait référence à la table TestContact (cela correspond à la List<TestPhone> dans le POCO ci-dessus).

entrer la description de l'image ici

SQL qui produit un résultat plat

Dans notre requête SQL, nous utilisons autant d'instructions JOIN que nécessaire pour obtenir toutes les données dont nous avons besoin, sous une forme plate et dénormalisée . Oui, cela pourrait produire des doublons dans la sortie, mais ces doublons seront automatiquement éliminés lorsque nous utiliserons Slapper.Automapper pour mapper automatiquement le résultat de cette requête directement dans notre mappage d'objets POCO.

USE [MyDatabase];
    SELECT tc.[ContactID] as ContactID
          ,tc.[ContactName] as ContactName
          ,tp.[PhoneId] AS TestPhones_PhoneId
          ,tp.[ContactId] AS TestPhones_ContactId
          ,tp.[Number] AS TestPhones_Number
          FROM TestContact tc
    INNER JOIN TestPhone tp ON tc.ContactId = tp.ContactId

entrer la description de l'image ici

Code C #

const string sql = @"SELECT tc.[ContactID] as ContactID
          ,tc.[ContactName] as ContactName
          ,tp.[PhoneId] AS TestPhones_PhoneId
          ,tp.[ContactId] AS TestPhones_ContactId
          ,tp.[Number] AS TestPhones_Number
          FROM TestContact tc
    INNER JOIN TestPhone tp ON tc.ContactId = tp.ContactId";

string connectionString = // -- Insert SQL connection string here.

using (var conn = new SqlConnection(connectionString))
{
    conn.Open();    
    // Can set default database here with conn.ChangeDatabase(...)
    {
        // Step 1: Use Dapper to return the  flat result as a Dynamic.
        dynamic test = conn.Query<dynamic>(sql);

        // Step 2: Use Slapper.Automapper for mapping to the POCO Entities.
        // - IMPORTANT: Let Slapper.Automapper know how to do the mapping;
        //   let it know the primary key for each POCO.
        // - Must also use underscore notation ("_") to name parameters;
        //   see Slapper.Automapper docs.
        Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers(typeof(TestContact), new List<string> { "ContactID" });
        Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers(typeof(TestPhone), new List<string> { "PhoneID" });

        var testContact = (Slapper.AutoMapper.MapDynamic<TestContact>(test) as IEnumerable<TestContact>).ToList();      

        foreach (var c in testContact)
        {                               
            foreach (var p in c.TestPhones)
            {
                Console.Write("ContactName: {0}: Phone: {1}\n", c.ContactName, p.Number);   
            }
        }
    }
}

Sortie

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Hiérarchie d'entités POCO

En regardant dans Visual Studio, nous pouvons voir que Slapper.Automapper a correctement rempli nos entités POCO, c’est-à-dire que nous avons une List<TestContact> , et chaque TestContact a une List<TestPhone> .

entrer la description de l'image ici

Remarques

Dapper et Slapper.Automapper mettent tous les deux en cache pour la vitesse. Si vous rencontrez des problèmes de mémoire (très improbable), veillez à effacer occasionnellement le cache pour les deux.

Assurez-vous de nommer les colonnes qui reviennent, en utilisant la notation de soulignement ( _ ) pour donner à Slapper.Automapper des indications sur la manière de mapper le résultat dans les entités POCO.

Assurez-vous de donner les indices Slapper.Automapper à la clé primaire de chaque entité Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers (voir les lignes Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers ). Vous pouvez également utiliser des Attributes sur le POCO pour cela. Si vous ignorez cette étape, cela pourrait mal se passer (en théorie), car Slapper.Automapper ne saura pas comment faire correctement le mappage.

Mise à jour 2015-06-14

Appliqué cette technique avec succès à une énorme base de données de production avec plus de 40 tables normalisées. Cela fonctionnait parfaitement pour cartographier une requête SQL avancée avec plus de 16 inner join et une left join dans la hiérarchie POCO appropriée (avec 4 niveaux d'imbrication). Les requêtes sont incroyablement rapides, presque aussi rapides que le codage manuel dans ADO.NET (il s'agissait généralement de 52 millisecondes pour la requête et de 50 millisecondes pour le mappage du résultat plat dans la hiérarchie POCO). Ce n'est vraiment rien de révolutionnaire, mais il surpasse Entity Framework pour sa rapidité et sa facilité d'utilisation, surtout si nous ne faisons que lancer des requêtes.

Mise à jour 2016-02-19

Code fonctionne parfaitement depuis 9 mois. La dernière version de Slapper.Automapper contient toutes les modifications que j'ai appliquées pour résoudre le problème lié aux Slapper.Automapper renvoyées dans la requête SQL.

Mise à jour 2017-02-20

Code fonctionne parfaitement depuis 21 mois et a traité en continu des requêtes de centaines d'utilisateurs dans une société FTSE 250.

Slapper.Automapper est également idéal pour mapper un fichier .csv directement dans une liste de POCO. Lisez le fichier .csv dans une liste d'IDictionary, puis mappez-le directement dans la liste cible des objets POCO. La seule astuce est que vous devez ajouter une propriété int Id {get; set} , et assurez-vous qu'il est unique pour chaque ligne (sinon l'automapper ne pourra pas distinguer les lignes).

Voir: https://github.com/SlapperAutoMapper/Slapper.AutoMapper


Réponse populaire

Je voulais rester aussi simple que possible, ma solution:

public List<ForumMessage> GetForumMessagesByParentId(int parentId)
{
    var sql = @"
    select d.id_data as Id, d.cd_group As GroupId, d.cd_user as UserId, d.tx_login As Login, 
        d.tx_title As Title, d.tx_message As [Message], d.tx_signature As [Signature], d.nm_views As Views, d.nm_replies As Replies, 
        d.dt_created As CreatedDate, d.dt_lastreply As LastReplyDate, d.dt_edited As EditedDate, d.tx_key As [Key]
    from 
        t_data d
    where d.cd_data = @DataId order by id_data asc;

    select d.id_data As DataId, di.id_data_image As DataImageId, di.cd_image As ImageId, i.fl_local As IsLocal
    from 
        t_data d
        inner join T_data_image di on d.id_data = di.cd_data
        inner join T_image i on di.cd_image = i.id_image 
    where d.id_data = @DataId and di.fl_deleted = 0 order by d.id_data asc;";

    var mapper = _conn.QueryMultiple(sql, new { DataId = parentId });
    var messages = mapper.Read<ForumMessage>().ToDictionary(k => k.Id, v => v);
    var images = mapper.Read<ForumMessageImage>().ToList();

    foreach(var imageGroup in images.GroupBy(g => g.DataId))
    {
        messages[imageGroup.Key].Images = imageGroup.ToList();
    }

    return messages.Values.ToList();
}

Je continue à faire un appel à la base de données, et alors que j'exécute maintenant 2 requêtes au lieu d'une, la deuxième requête utilise une jointure INNER au lieu d'une jointure LEFT moins optimale.




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